神经网络与符号推理集成系统在桩基检测中的初步应用

本文提出一种神经网络与符号推理集成系统ＩＮＮＳＩ（ＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｙｍｂｏｌｉｃＩｎｆｅｒｅｎｃｅ）。该系统的特点是领域规则和学习样本能够共同对系统做出贡献。通过桩基完整性检测仿真试验，验证了应用该方法检测桩基的完整性是有效的，并且优于单独使用符号推理方法或神经网络方法。     

线性经济控制系统对偶模型的进一步探讨

在以往对经济控制系统对偶问题研究的基础上,本文运用现代控制论中的能控性、能观性及其对偶原理,研究投入产出动态经济系统。由于在系统的输出方程中引入控制项,从而使相应的对偶模型的经济内涵更为深刻。如通过对偶模型,分析了由于价格波动所产生的价值型投资效果的变化和由此引起的对国民收入产出增量的影响,其结论比较符合现实经济生活。     

Minimum Global Height支撑树及相关问题

本文研究了两个组合优化问题:minimum g1obal height支撑树和minimum aveageheight支撑树问题.利用3SAT问题的时间复杂性,本文证明了这两个问题都是NP-hard的,并分别给出了一个算法,即（mgh）-算法和（mah）-算法.在非负网络中,这两个算法的时间复杂性都为O（n3）.利用第一个问题的复杂性,本文证明了minimum height支撑树问题也是NP-hard的,从而纠正了有关文献中的一个错误结论.     

一类定常非线性随机差分方程的渐近平稳性

本文应用一般状态马氏链遍历性有关理论对一类定常非线性随机差分方程的渐近平稳性问题进行分析，通过考察方程渐近平稳性质与其相应确定性部分的Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性之间的联系，得到了由其相应确定性部分之Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数判别方程本身渐近平稳的若干充分条件。     

工程供应链内涵与关键要素分析

工程供应链管理对于提高工程绩效具有十分重要的意义,已经成为工程管理的重要议题之一。工程的系统复杂性使得制造型供应链的一些相关理论可能并不适用于工程的实践过程。基于此,首先识别与分析工程实践过程中所包含的供应链理论元素;界定与分析工程供应链的概念与内涵;梳理并总结工程供应链与传统制造型供应链的异同;在此基础上,厘清工程供应链管理过程中应关注的系统要素,旨在为提高工程供应链管理绩效提供理论依据。     

基于神经网络的案例推理医疗诊断

在医疗诊断中,案例推理是一种有效的思维方式,但在实际应用中,存在许多难点,如大型案例 案例的表示和相似案例高效检索问题,结合前向神经网络的特点,来实现案例检索,为减少多层前向网络进行局部极小的机会,改进网络的性能,提出了神经元和前向神经网络集成,构成一种增强型神经网络结构,数学和仿真证明这种网格能减少进入局部极小的机会。此外,借助于数据库技术和多级索引方法,设计了一个医疗诊断专家系统,结果表明上述     

Cournot均衡与企业产品竞争战略

在研究寡头竞争的著名博弈论模型Ｃｏｕｒｎｏｔ均衡的标准式基础上,对一个行业中的企业数量对企业间产品竞争的影响作了一般讨论,在此基础上分别对企业产品竞争最常用的总成本领域战略和市场优先战略建立了博弈论模型,解出了它们的均稀结果对结果作了分析,最后对２种竞争战略作出简要评价。     

神经网络与符号推理集成系统及其学习算法

提出一种神经网络与符号推理集成系统ＩＮＮＳＩ。它包括两部分：根据领域规则构造神经网络；神经网络根据样本进行学习该系统的特点是网络的拓扑结构学习过程中可以动态地变化。通过齿箱故障诊断试验，可知应用该方法诊断齿故障是有效的，并可较大幅度地提高诊断的速度和精度。     

一类离散时间随机大系统的稳定性分析

对由定常非线性随机差分方程所描述的一类离散时间随机系统，本文应用一般状态马氏链遍历性有关理论及大系统方法研究了系统与遍历性相关的一些随机稳定性质，得到了有关系统平稳分布存在及其收敛方面的若干充分条件。